Anotace dat pro AI ve zdravotnictví
Odemkněte komplexní informace v nestrukturovaných datech s extrakcí a rozpoznáním entit
Vybraní klienti
Posílení postavení týmů při vytváření špičkových produktů umělé inteligence na světě.
80 % dat v doméně zdravotnictví je nestrukturovaných, takže jsou nedostupné. Přístup k datům vyžaduje značný manuální zásah, který omezuje množství použitelných dat. Porozumění textu v lékařské oblasti vyžaduje hluboké porozumění jeho terminologii, aby se odemkl jeho potenciál. Shaip vám poskytuje odborné znalosti pro anotaci dat o zdravotní péči za účelem vylepšení AI enginů ve velkém měřítku.
IDC, analytická firma:
Dosáhne se celosvětové instalované základny skladovací kapacity 11.7 zettabytů in 2023
IBM, Gartner a IDC:
80% dat na celém světě je nestrukturovaná, takže je zastaralá a nepoužitelná.
Skutečné řešení
Analyzujte data a objevte smysluplné poznatky pro trénování modelů NLP pomocí anotací medicínských textových dat
Nabízíme služby anotací lékařských dat, které pomáhají organizacím extrahovat kritické informace z nestrukturovaných lékařských dat, tj. lékařských poznámek, souhrnů přijetí/propuštění EHR, zpráv o patologii atd., které pomáhají strojům identifikovat klinické entity přítomné v daném textu nebo obrázku. Naši odborníci na doménu vám mohou pomoci poskytnout statistiky specifické pro danou doménu – tj. symptomy, nemoci, alergie a léky, které vám pomohou získat informace o péči.
Nabízíme také proprietární rozhraní Medical NER API (předtrénované modely NLP), které mohou automaticky identifikovat a klasifikovat pojmenované entity prezentované v textovém dokumentu. Lékařská NER API využívají proprietární znalostní graf s více než 20 miliony vztahů a více než 1.7 milionu klinických konceptů
Od licencování dat a jejich shromažďování až po anotaci dat, Shaip vám pomůže.
- Anotace a příprava lékařských snímků, videí a textů, včetně radiografie, ultrazvuku, mamografie, CT skenů, MRI a fotonové emisní tomografie
- Farmaceutické a jiné případy použití ve zdravotnictví pro zpracování přirozeného jazyka (NLP), včetně kategorizace lékařského textu, identifikace pojmenované entity, analýzy textu atd.
Proces lékařské anotace
Proces anotace se obecně liší od požadavků klienta, ale zahrnuje především:
Fáze 1: Odbornost v technické oblasti (pochopte rozsah a pokyny pro anotace)
Fáze 2: Školení vhodných zdrojů pro projekt
Fáze 3: Cyklus zpětné vazby a kontrola kvality anotovaných dokumentů
Naše odbornost
1. Rozpoznávání/anotace klinických entit
Ve zdravotnické dokumentaci je k dispozici velké množství lékařských dat a znalostí především v nestrukturovaném formátu. Anotace lékařské entity nám umožňuje převádět nestrukturovaná data do strukturovaného formátu.
2. Atribuce Anotace
2.1 Atributy medicíny
Léky a jejich atributy jsou dokumentovány téměř v každém lékařském záznamu, který je důležitou součástí klinické domény. Můžeme identifikovat a anotovat různé atributy léků podle pokynů.
2.2 Atributy laboratorních dat
Laboratorní data jsou většinou doprovázena jejich atributy v lékařském záznamu. Můžeme identifikovat a anotovat různé atributy laboratorních dat podle pokynů.
2.3 Vlastnosti měření těla
Měření těla je většinou doprovázeno jejich atributy v lékařském záznamu. Většinou se skládá z vitálních funkcí. Můžeme identifikovat a komentovat různé atributy měření těla.
3. Onkologie Specifická NER Anotace
Spolu s generickou lékařskou anotací NER můžeme také pracovat na anotacích specifických pro doménu, jako je onkologie, radiologie atd. Zde jsou entity NER specifické pro onkologii, které lze anotovat – problém s rakovinou, histologie, stadium rakoviny, stadium TNM, stupeň rakoviny, dimenze, Klinický stav, Test nádorových markerů, Léčba rakoviny, Chirurgie rakoviny, Radiace, Studovaný gen, Kód variace, Místo těla
4. Nežádoucí účinek NER & Anotace vztahu
Spolu s identifikací a anotací hlavních klinických jednotek a vztahů můžeme také anotovat nežádoucí účinky určitých léků nebo postupů. Rozsah je následující: Označování nežádoucích účinků a jejich původců. Přiřazení vztahu mezi nepříznivým účinkem a příčinou účinku.
3. Anotace vztahu
Po identifikaci a anotaci klinických entit také přiřadíme relevantní vztah mezi entitami. Mezi dvěma nebo více koncepty mohou existovat vztahy.
6. Anotace tvrzení
Spolu s identifikací klinických entit a vztahů můžeme klinickým entitám přiřadit také Stav, Negaci a Předmět.
7. Časová anotace
Anotace časových entit z lékařského záznamu pomáhá při vytváření časové osy cesty pacienta. Poskytuje odkaz a kontext k datu spojenému s konkrétní událostí. Zde jsou entity data – datum diagnózy, datum procedury, datum zahájení medikace, datum ukončení medikace, datum zahájení radiace, datum ukončení radiace, datum přijetí, datum propuštění, datum konzultace, datum poznámky, začátek.
8. Sekce Anotace
Týká se procesu systematického organizování, označování a kategorizace různých částí nebo částí dokumentů, obrázků nebo dat souvisejících se zdravotní péčí, tj. anotace příslušných částí dokumentu a klasifikace částí do příslušných typů. To pomáhá při vytváření strukturovaných a snadno dostupných informací, které lze použít pro různé účely, jako je podpora klinického rozhodování, lékařský výzkum a analýza dat o zdravotní péči.
9. Kódování ICD-10-CM a CPT
Anotace kódů MKN-10-CM a CPT podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem také anotovány důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
10. Kódování RXNORM
Anotace kódů RXNORM podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem také anotovány důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.0
11. Kódování SNOMED
Anotace kódů SNOMED podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem také anotovány důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
12. Kódování UMLS
Anotace kódů UMLS podle pokynů. U každého označeného lékařského kódu budou spolu s kódem uvedeny také důkazy (úryvky textu), které dokládají rozhodnutí o označení.
13. Zrušení identifikace PHI
Naše možnosti identifikace PHI / PII zahrnují odstranění citlivých informací, jako jsou jména a čísla sociálního zabezpečení, která mohou přímo nebo nepřímo spojit jednotlivce s jeho osobními údaji. Je to, co si pacienti zaslouží, a požaduje HIPAA.
14. Extrakce dat z elektronických lékařských záznamů (EMR)
Lékaři získají významný přehled z elektronických lékařských záznamů (EMR) a klinických zpráv lékařů. Naši odborníci dokážou extrahovat komplexní lékařský text, který lze použít v registrech chorob, klinických studiích a auditech zdravotní péče.
Důvody, proč si vybrat Shaip jako svého důvěryhodného partnera pro lékařské anotace
Lidé
Specializované a vyškolené týmy:
- Více než 30,000 XNUMX spolupracovníků pro vytváření, označování a kontrolu dat
- Tým pověřeného řízení projektů
- Zkušený tým vývoje produktů
- Tým získávání a přihlašování talentů
Proces
Nejvyšší účinnost procesu je zajištěna pomocí:
- Robustní 6stupňový proces sigma-gate
- Specializovaný tým 6 černých pásů Sigma - klíčoví vlastníci procesů a dodržování kvality
- Neustálé zlepšování a zpětná vazba
Plošina
Patentovaná platforma nabízí výhody:
- Webová platforma typu end-to-end
- Bezvadná kvalita
- Rychlejší TAT
- Bezproblémové doručení
Proč Shaip?
Věnujte tým
Odhaduje se, že datoví vědci stráví více než 80 % svého času přípravou dat. Díky outsourcingu se váš tým může soustředit na vývoj robustních algoritmů, přičemž únavnou část shromažďování datových sad pro rozpoznání jmenovaných entit přenecháte nám.
Škálovatelnost
Průměrný model ML by vyžadoval shromažďování a označování velkých kusů pojmenovaných datových sad, což vyžaduje, aby společnosti čerpaly zdroje z jiných týmů. S partnery, jako jsme my, nabízíme experty na domény, které lze snadno škálovat, jak vaše firma roste.
Lepší kvalita
Specializovaní doménoví experti, kteří komentují den a den, budou-každý den-dělat vynikající práci ve srovnání s týmem, který potřebuje přizpůsobit úkoly anotací ve svých nabitých plánech. Není třeba říkat, že to má za následek lepší výstup.
Provozní dokonalost
Náš osvědčený proces zajišťování kvality dat, ověřování technologií a několik fází kontroly kvality nám pomáhají poskytovat nejlepší kvalitu ve své třídě, která často předčí očekávání.
Zabezpečení s soukromím
Jsme certifikováni pro dodržování nejvyšších standardů zabezpečení dat s ochranou soukromí při práci s našimi klienty na zajištění důvěrnosti
Konkurenční Ceny
Jako odborníci na kurátorství, školení a řízení týmů kvalifikovaných pracovníků můžeme zajistit, aby projekty byly dodány v rámci rozpočtu.
Doporučené zdroje
Blog
Rozpoznávání pojmenovaných entit (NER) – koncept, typy
Named Entity Recognition (NER) vám pomůže vyvinout špičkové modely strojového učení a NLP. Naučte se případy použití, příklady a mnohem více NER v tomto superinformativním příspěvku.
Blog
5 otázek, které byste si měli položit, než si najmete společnost Healthcare Labeling Co.
Kvalitní tréninková zdravotnická datová sada zlepšuje výsledky lékařského modelu založeného na umělé inteligenci. Jak ale vybrat správného poskytovatele služeb označování zdravotních údajů?
Blog
Role sběru dat a anotace ve zdravotnictví
Vzhledem k tomu, že data jsou základem pro zdravotní péči, musíme porozumět její roli, realizacím v reálném světě a výzvám. Čtěte dál a dozvíte se…
Hledáte odborníky na anotace ve zdravotnictví pro komplexní projekty?
Kontaktujte nás a zjistěte, jak můžeme shromažďovat a komentovat datovou sadu pro vaše jedinečné řešení AI/ML
Často kladené otázky (FAQ)
Rozpoznávání pojmenovaných entit je součástí zpracování přirozeného jazyka. Primárním cílem NER je zpracovávat strukturovaná a nestrukturovaná data a klasifikovat tyto pojmenované entity do předem definovaných kategorií. Některé běžné kategorie zahrnují jméno, místo, společnost, čas, peněžní hodnoty, události a další.
Stručně řečeno, NER se zabývá:
Rozpoznání/detekce pojmenované entity – Identifikace slova nebo řady slov v dokumentu.
Klasifikace pojmenované entity – Klasifikace každé detekované entity do předem definovaných kategorií.
Zpracování přirozeného jazyka pomáhá vyvinout inteligentní stroje schopné extrahovat význam z řeči a textu. Strojové učení pomáhá těmto inteligentním systémům pokračovat v učení školením na velkém množství datových sad přirozeného jazyka. Obecně se NLP skládá ze tří hlavních kategorií:
Pochopení struktury a pravidel jazyka – syntaxe
Odvozování významu slov, textu a řeči a identifikace jejich vztahů – sémantika
Identifikace a rozpoznávání mluvených slov a jejich přeměna na text – Řeč
Některé z běžných příkladů předem určené kategorizace entit jsou:
Osoba: Michael Jackson, Oprah Winfrey, Barack Obama, Susan Sarandon
pronájem: Kanada, Honolulu, Bangkok, Brazílie, Cambridge
Organizace: Samsung, Disney, Yale University, Google
Čas: 15.35:12, XNUMX:XNUMX,
Různé přístupy k vytváření systémů NER jsou:
Systémy založené na slovníku
Systémy založené na pravidlech
Systémy založené na strojovém učení
Zjednodušená zákaznická podpora
Efektivní lidské zdroje
Zjednodušená klasifikace obsahu
Optimalizace vyhledávačů
Přesné doporučení obsahu